Теория и методы реализации массивных вычислений в итеративно-битовых СБИС-структурах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.13, доктор технических наук Князьков, Владимир Сергеевич

• Князьков, Владимир Сергеевич
• доктор технических наук
• 1998

Оглавление диссертации доктор технических наук Князьков, Владимир Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1.

МАССИВНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ : СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ РЕАЛИЗАЦИИ, ОСОБЕННОСТИ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ И ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ

1.1. Современные подходы и способы построения ЭВМ и систем для массивных вычислений.

1.2. Способы организации и особенности архитектуры ЭВМ и систем для массивных вычислений.

1.3. Классы задач и особенности их реализации.

1.4. Основные проблемы, направления исследований и выводы.

ГЛАВА 2.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И СПОСОБЫ ОРГАНИЗАЦИИ МАССИВНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В ИТЕРАТИВНО-БИТОВЫХ ПРОЦЕССОРНЫХ СТРУКТУРАХ

2.1. Основные понятия и определения.

2.2. Сложность и особенности размещения данных в итеративно-битовых процессорных структурах при массивных вычислениях.

2.2.1. Векторные схемы размещения данных.

2.2.2. Матричные схемы размещения данных.

2.3. Способы организации и сложность массивных вычислений в одномерных итеративно-битовых процессорных структурах.

2.3.1. Массивно-последовательные разрядно-параллельные вычисления.

2.3.2. Массивно-последовательные разрядно-последовательные вычисления.

2.3.3. Массивно-последовательные разрядно-параллельные конвейерные вычисления.

2.3.4. Массивно-последовательные разрядно-последовательные ковейерные вычисления.

2.4. Способы организации и сложность массивных вычислений в двумерных итеративно-битовых процессорных структурах.

2.4.1. Массивно-последовательные разрядно-последовательные ортогонально-конвейерные вычисления.

2.4.2. Массивно-последовательные разрядно-параллельные ортогонально-конвейерные вычисления.

2.4.3. Массивно-последовательные ортогонально-конвейерные диагональные вычисления.

2.4.4. Массивно-параллельные разрядно-последовательные вычисления.

2.4.5. Массивно-параллельные разрядно-параллельные вычисления.

2.4.6. Массивно-параллельные разрядно-параллельные диагональные вычисления.

2.4.7. Массивно-параллельные разрядно-последовательные диагональные вычисления.

2.4.8. Массивно-параллельные диагонально-конвейерные вычисления.

2.5. Способы организации и сложность массивных вычислений в трехмерных итеративно-битовых процессорных структурах.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Теория и методы реализации массивных вычислений в итеративно-битовых СБИС-структурах»

Сегодня во всех сферах деятельности человека идет интенсивное внедрение компьютерных технологий автоматизированной обработки разнообразной информации. Особенностью настоящего этапа информационной революции является несоответствие технико-экономических характеристик действующего парка ЭВМ и систем современным требованиям пользователей к информационно-вычислительным ресурсам. В связи с этим актуальна задача создания нового поколения высокопроизводительных ЭВМ и систем как индивидуального, так и общего пользования с приемлемыми технико-экономическими показателями. Данное направление работ сегодня относится к стратегическим направлениям научно-технической политики ведущих стран мира и интенсивно развивается ведущими производителями компьютерной техники. В данном классе систем активизированы исследовательские и опытно-конструкторские работы в ведущих научных центрах и корпорациях: Стэндфордском, Калифорнийском, Колумбийском университетах, Массачусетском технологическом институте, корпорациях TRASTECH ( Англия ), TELMAT ( Франция ), SUN ( США ), NEC (Япония).

Динамика развития рынка информационно-вычислительных услуг показывает, что уже сегодня более чем 50% его объема относится к задачам, при решении которых требуется пространственно-инвариантная обработка крупных массивов высокоструктурированных данных. По технико-экономическим показателям такие задачи наиболее эффективно решаются в классе ОКМД ЭВМ и систем. Сфера применения ОКМД ЭВМ и систем уже сегодня весьма обширна и включает такие области, как: геология; сельское и лесное хозяйство; метеорология; гидрология и океанография; картография; экология; биомедицинские приложения; криминалистика; промышленно-технические области - автоматизация проектирования, компьютерная фотография, мультипликация.

До недавнего времени ЭВМ и системы класса ОКМД применялись достаточно редко из-за высокой стоимости, технической сложности разработки и эксплуатации, отсутствия широкого пользовательского спроса. Резкии рост в последние годы степени интеграции микроэлектронных компонент при одновременном удешевление технологий их производства, создание мощных САПР «кремниевого» уровня обеспечили возможность серийного проектирования и производства достаточно дешевых и функционально мощных СБИС-ЭВМ и систем. В связи с этим СБИС-ЭВМ и системы класса ОКМД становятся доступными все более широкому кругу потребителей и соответственно актуальны задачи создания для них эффективной аппаратной базы, математического обеспечения, способов организации массивно-параллельных вычислений и т.п. Тенденции развития таких ЭВМ и систем класса ОКМД свидетельствуют, что в ближайшем будущем они будут составлять сильную конкуренцию традиционным ЭВМ и системам.

Работы в области ЭВМ и систем класса ОКМД проводятся с начала 60-х годов как отечественными, так и зарубежными специалистами. Значительный вклад в развитие этой области вычислительной техники внесли работы научных школ под руководством Балашова Е.П., Брика В.А., Барского В.А., Вальковского В.А., Виленкина С.Я., Варшавского В.И., Глушкова В.М.„ Головкина Б.А., Головко В.А., Грицык В.В., Евреинова Э.В., Карцева М.А. , Котова В.Е., Каляева A.B., Левина В.К., Марчука Г.И., Медведева И.Л., Прангвишвили И.В., Пузанкова Д.В., Смолова В.Б., Самофалова К.Г., Хетагурова Я.А., Adams S., Brown N.G., Broomhead D.S., Delves L.M., Hard T.G., Hant C.D., Lee C.G., Manuel T., Fuller S.H. , Rohrbacher D.L., Rosenfeld A., Stephenson M., Slotnick D.L., Shooman W., Thurber K.J. и многих других. Несмотря на достаточно длинный период исследований в области математического и аппаратного обеспечения ЭВМ и систем класса ОКМД целый ряд вопросов не нашли своего решения и до настоящего времени. Это связано с тем, что ранее разрабатываемые методы вычислений и способы их технической реализации прежде всего ориентировались на особенности и ограничения существующей микроэлектронной базы и практически реализуемые типы аппаратных пространств. Соответственно неисследованными остались те из проблем, решение которых в практическом аспекте ранее было невозможным. В связи с этим актуальны как теоретические, так и инженерно-технические проблемы эффективной организации новых поколений ЭВМ и систем класса ОКМД, ориентированные на базис современных СБИС-технологий. Анализ показывает, что в таком базисе наиболее эффективны решения на основе концепции массивных битовых вычислений. Использование такой методологии вычислений обеспечивает возможность использовать в полном объеме технические и технологические возможности современных СБИС-технологий при проектировании и производстве компонент ЭВМ и систем класса ОКМД, конструировать их платформы на принципах проблемной универсальности, совместимости, расширяемости и технологичности, реализовать аппаратную поддержку исполнения параллельных вычислений до битового уровня, разрабатывать прикладные процессы для решения задач численной и нечисленной обработки данных на единой алгебраической основе.

Цель диссертационной работы состоит в разработке теории и методов реализации массивных вычислений в итеративно-битовых СБИС-структурах для ЭВМ и систем класса ОКМД. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи.

1. Исследование особенностей, способов решения прикладных задач, методов организации вычислений, современных концепций и способов построения платформ ЭВМ и систем класса ОКМД.

2. Исследование и разработка положений теории организации и теории сложности массивных вычислений в итеративно-битовых СБИС-структурах.

3. Исследование и разработка алгебраических основ проектирования, методов формального синтеза, преобразования и оптимизации алгоритмов для массивных вычислений в итеративно-битовых СБИС-структурах.

4. Разработка методологии проектирования и способов технической реализации итеративно-битовых СБИС-структур для арифметической и логической обработки, поиска и структурных преобразований данных, обработки цифровых изображений с использованием техники массивных вычислений и их исследование.

Методы исследования основаны на использовании математических аппаратов теории множеств, алгебр логики, исчисления высказываний, теории формальных грамматик и автоматов, теории графов, теории алгоритмов, теории распознавания образов.

Научная новизна результатов диссертационной работы в целом заключается в разработке новых разделов теории параллельных вычислений и структур - теории и способов реализации массивных вычислений в итеративно-битовых вычислительных структурах:

1. Предложены и исследованы способы организации вычислений на основе массивных итерационно-разрядных и клеточных операций в итеративно-битовых вычислительных структурах и подход для оценки их временной и пространственной сложности, позволяющие при реализации алгоритмов массивных вычислений осуществить обоснованный выбор способа организации вычислительного процесса и (или) способа построения СБИС-структуры.

2? Выведен набор аналитических выражений, позволяющих на уровне общего алгоритма решения задачи формально выполнить оценку временной и пространственной сложности его реализации в итеративно-битовых СБИС-структурах различной размерности при различных способах организации вычислений, что дает возможность при программной реализации алгоритма осуществить обоснованный выбор типа ЭВМ или системы и определить оптимальные с точки зрения сложности способы организации вычислений, а при аппаратной реализации алгоритма - обоснованно выбрать способ организации вычислительного пространства.

3. Введена и исследована алгебраическая система для описания процессов массивных вычислений на основе итерационно-разрядных и клеточных операций в итеративно-битовых вычислительных структурах, являющаяся основой методов формального синтеза и эквивалентных преобразований алгоритмов для массивных вычислений в итеративно-битовых СБИС-структурах.

4. В базисе введенной алгебраической системы определены правила эквивалентных преобразований графических и аналитических представлений алгоритмов массивных вычислений, что позволяет при проектировании алгоритмов формально выполнять эквивалентные преобразования их аналитических и графических форм описания.

5. В базисе введенной алгебраической системы предложены аналитические и графические методы минимизации аналитических выражений, позволяющие путем формальных эквивалентных преобразований обеспечить формирование аналитического описания алгоритма массивных вычислений с минимальным количеством операций и соответственно обеспечить минимальную временную и пространственную сложность его реализации в СБИС-структуре.

6. Предложены правила формального преобразования выражений алгебры логики Буля в выражения введенной алгебраической системы, что обеспечивает возможность выполнить формальное преобразование алгебраического описания алгоритма в виде булевых выражений в эквивалентное аналитическое описание алгоритма для массивных вычислений в итеративно-битовых СБИС-структурах.

7. Предложена методология синтеза алгоритмов в ^базисе введенной алгебраической системы и синтезированы оптимальные по вычислительной сложности параллельные алгоритмы базовых процедур предварительной обработки цифровых изображений, что обеспечивает возможность программной реализации алгоритмов с минимальной временной сложностью и возможность формального синтеза СБИС-структур для их аппаратной реализации.

8. Предложены и исследованы способы технической реализации итеративно-битовых СБИС-структур для выполнения массивных итерационно-разрядных логических и арифметических операций, операций структурных преобразований и поиска данных, операций предварительной обработки цифровых изображений, что позволяет сделать обоснованный выбор способа технической реализации аппаратного обеспечения СБИС-ЭВМ или системы соответствующей проблемной ориентации.

Практическая ценность работы заключается в разработке положений теории и методов реализации массивных вычислений и СБИС-структур для ЭВМ и систем класса ОКМД. В комплексе полученные результаты обеспечивают возможность формализовать процесс проектирования алгоритмов и структур для массивных вычислений, выбрать оптимальные с точки зрения сложности вычислений объем и разрядность данных, способ организации вычислений, способ технической реализации СБИС-структуры.

Реализация и внедрение. Диссертация является теоретическим обобщением ряда научно-исследовательских работ, выполненных автором в Пензенском государственном университете в соответствии с Координационным планом вузов в области вычислительной техники. Основные практические и теоретические результаты получены автором при выполнении НИР «Исследование и разработка аппаратных средств поддержки математического обеспечения ВС для решения задач конструкторского проектирования СВТ» в рамках правительственной программы «Единая система автоматизации проектирования электронной вычислительной техники», фундаментальной НИР «Разработка теории и исследование способов реализации параллельных процессоров логико-комбинаторных вычислений» в рамках заказа Минвуза РФ. Результаты работы в виде моделей, алгоритмов, программных и аппаратных модулей внедрены и используются в Пензенском производственном объединении электронно-вычислительной техники, НИИ вычислительной техники (г.Пенза), Государственном научно-производственном предприятии «Рубин» (г.Пенза). По результатам исследований предложены технические решения, защищенные 17 авторскими свидетельствами на изобретения и патентами РФ. Разработанные в диссертационной работе теоретические положения и инженерно-технические методики введены в учебную программу подготовки студентов по специальности 22.0100. «ЭВМ, комплексы, системы и сети» в Пензенском технологическом институте по кафедре «Вычислительные системы и машины», Пензенском государственном университете по кафедре «Вычислительная техника» и используются на лекционных и практических занятиях, при курсовом и дипломном проектировании

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих симпозиумах, семинарах и научно-технических конференциях : 1-ой Между нар. научно-практ. конф.« САПР СВТ'89.» 17-21 апр. 1989г., г. Ленинград ; Междунар. Конф. «Новые информационные технологии в науке, образовании и бизнесе» Украина, г. Гурзуф, 4-13 мая 1992 г.,1993г., 1997г. ; Междунар. н/т конф.«Технологии и системы сбора, обработки и представления информации» г. Рязань ,15-18 сентября 1993 г. ; Международ, науч. техн. конф. "Непрерывно-логические и нейронные сети и модели". - Ульяновск, 1995 г. ; 2-ая Междунар. н/т конф. "Новые информационные технологии и системы", 1996, Пенза ; Всесоюзн. симпозиума "Проблемы цифрового кодирования и преобразования изображений" 18-20 сент. 1980г., г. Тбилиси ; III Всесоюзн. шк. по оптической обработке информации 11-20 мая 1980г., г. Рига ;Всесоюзн. конф. " Автоматизированные системы обработки изображений" 9-11 июня 1981г., г. Москва; Регион, конф «Обработка изображений и дистационные исследования», 1 -3 апр.1981г., г. Новосибирск ; Всесоюзн. совещание-семинаре «Технические и прикладные вопросы разработки, внедрения и эксплуатации САПР радиоэлектронной аппаратуры», 3-8 сент. 1984г., г. Одесса ; Всесоюзнной. научн. техн. конф. «Микропроцессорные системы», г. Челябинск, 1984г. ; Всесоюзн. научн. техн. конф. «Совершенствование устройств памяти информационных компьютерных и робототехнических систем». 23-25 нояб. 1988г., г. Одесса ; IV Всесоюзн. научн. техн. конф. « Системы баз данных и знаний» 21-23 ноябр. 1989г., г. Калинин.- Калинин, 1989.- С.20-21 ; IX Всесоюзн. научн. техн. конф. « Планирование и автоматизация эксперимента в научных исследованиях» 25-27 сент. 1989г.,г. Москва; УП Всесоюзн. школе-семинаре «Распараллеливание обработки информации» 9-14 окт. 1989г., г. Львов ; Всесоюзн. научн. техн. семинаре «Распределенная обработка информации» 1-9 июля 1989г., г. Улан-Удэ ; Всесоюзн. научн. техн. семинаре «Распределенная обработка информации» 19-25 авг. 1991г., г. Горно-Алтайск ; Всесоюзн. научн. техн. конф. "Новые информационные технологии в науке, образовании и бизнесе" ,1992-1993 г.г., Воронеж ; Всеросс. научн. техн. конф. «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», Ульяновск, 1995г. ;Всеросс. научн. техн. конф. «Интеллектуальные САПР», сент. 1992г., 1994г., 1995г., 1996г., 1997г, г. Геленджик ; Всеросс. научн. техн. конф. «Непрерывная и смежные логики в информатике, экономике и социологии» 30-31 окт., 1997г., г.Пенза ; Всесоюзн. научн. техн. совещание-семинаре молодых ученых и специалистов «Разработка и оптимизация САПР и ГАП изделий электронной техники на базе высокопроизводительных мини - и микро- ЭВМ» 11-19 сент. 1989г., г.Воронеж ;Всесоюзн. научн. техн. совещание-семинаре «Технические и прикладные вопросы разработки, внедрения и эксплуатации САПР радиоэлектронной аппаратуры», 3-8 сент. 1984,г., Одесса ; Всесоюзн. шк.-семин. «Опыт разработки и применения приборно-технологических

САПР» 23-28 февр. 1991г., г. Львов ; Зональн. научн. техн. конф. «Автоматизация конструкторского проектирования» окт. 1984г., 1988г., г. Пенза.

Публикации. По теме диссертации в научных изданиях, в которых могут быть изложены основные научные результаты докторских диссертаций, опубликовано 64 работы. В том числе 17 авторских свидетельств и патентов на изобретения, 21 статья, монография, два учебных пособия для специальности 22.01.00. по плану Минвуза РФ и тезисы докладов в трудах Международных, Всесоюзных и Всероссийских научно-технических конференций и симпозиумов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Объем работы: 349 страниц основного текста, 115 рисунков на 45 страницах ,5 таблиц, список литературы из 215 наименований на 10 страницах, приложения на страницах.

Заключение диссертации по теме «Телекоммуникационные системы и компьютерные сети», Князьков, Владимир Сергеевич

5.5. Основные результаты и выводы

Основным научным и практическим результатом данного раздела является развитие методологии проектирования, разработка и исследование новых способов технической реализации итеративно-битовых СБИС-структур для массивных вычислений.

В целом в рамках данного раздела проведено исследование и разработка математических основ, подходов и способов архитектурной и структурно-логической организации итеративно-битовых СБИС-процессоров для цифровой обработки изображений, логических вычислений, преобразования структур данных и арифметической обработки данных на основе методологии массивных вычислений. В комплексе рассмотренные математические основы, способы и особенности информационно-логической организации, методы управления вычислениями и способы технической реализации итеративно-битовых процессорных структур являются развитием соответствующих разделов теории проектирования аппаратного обеспечения ЭВМ и систем.

Получены следующие научно-практические результаты. 1. Предложены новые технические решения массивно-параллельных СБИС-процессоров цифровой обработки изображений RISC-класса. Исследованы особенности способов управления, организация и временная сложность вычислений, рассмотрены способы технической реализации ПЭ для вычислительных пространств следующих типов : ® с нанокомандным принципом управления исполнением операций и аппаратной реализацией базовых элементарных функций ; в с нанокомандным принципом управления исполнением операций и аппаратной реализацией базовых операций S-алгебры ; • с командным принципом управления исполнением операций и аппаратной реализацией базовых элементарных функций ;

• с адресно-табличным принципом управления исполнением операций .

2. Предложены новые технические решения перепрограммируемых параллельных СБИС-процессоров 1И8С-класса для логических вычислений выражений булевых функций от к - переменных на основе коммутационно-потокового управления вычислениями. Исследованы особенности способов управления и организации вычислений, их временная сложность, рассмотрены способы технической реализации ПЭ. Для вычислительных пространств рассмотренных типов характерны следующие особенности:

• одномерные итеративно-битовые вычислительные пространства неэффективны для реализации логических функций с большим количеством дизъюнктивных и ч. конъюнктивных термов, так как при вычислениях резко повышается количество обменов данными между процессорными модулями и процесс вычисления логической функции сводится к последовательному вычислению ее термов ;

• по временной сложности более эффективны многомерные вычислительные пространства, обеспечивающие возможность организации вычислений в режиме временного и пространственного совмещения операций ;

• при выполнении длинных серий однотипных вычислений при буферизации данных в ПЭ обеспечивается возможность организации конвейерных и ортоконвейерных схем обработки, что позволяет свести временную сложность вычисления функции к временной сложности операций в отдельном процессорном элементе ;

• при построении вычислительных пространств с перестраиваемой логикой по временной сложности наиболее эффективно управление ПЭ по индивидуальным каналам, но из-за больших затрат объема кристалла на физическую реализацию этих каналов при СБИС-реализации резко увеличивается аппаратная сложность

• для сокращения сложности физической реализации каналов управления настройкой ПЭ коды текущих операций целесообразно предварительно вводить в их управляющую память - программировать ПЭ ; при таком командном управлении сохраняется алгоритмическая гибкость вычислениями и обеспечиваются низкие затраты на физическую реализацию каналов управления.

Выделены особенности вычислительных простанств процессоров данного класса : на основе коммутационно-потокового управления вычислениями : с использованием нанокомандного, командного и адресно-табличного способов.

• вычислительные пространства с нанокомандным управлением вычислениями обеспечивают однотактный режим исполнения операций за счет их полной аппатаной реализации в процессорных модулях ; при органиченном составе операций процессорные модули имеют низкую сложность и соответственно при СБИС-реализации обеспечивается возможность построения в объеме одного кристалла итерационно-битовой процессорной среды большой размерности ; с другой стороны - повышаются затраты ресурсов кристалла на размещение и организацию каналов трансляции кодов операций к модулям ПЭ ;

• вычислительные пространства с командным управлением вычислениями также обеспечивают аппаратное выполнение операций в процессорных модулях за один такт, но возникают дополнительные временные затраты на ввод и дешифрацию кода операции и усложняется организация ПЭ ; с другой стороны, усложнение ПЭ сокращает затраты ресурсов кристалла на организацию каналов управления ;

• вычислительные пространства с адресно-табличным управлением вычислениями в ПЭ обеспечивают исполнение операций путем выборки их значений из ПЗУ ПЭ и соответственно являются низко скоростными , сложность реализации ПЭ - высокая, но при этом обеспечивается возможность испльзования большого набора команд и и возможность их внутрикристального перепрограммирования.

Новизна полученных результатов заключается в применении для реализаций М БС-идеологии, использовании методологии архитектурного и структурно-логического СБИС-проектирования, создании новых технических решений, потвержденных на уровне авторских изобретений и патентов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современные тенденции развития рынка информационно-вычислительных услуг, результаты технологической и прогнозируемые итоги информационной революций, повышение технико-экономической рентабельности и расширение сферы применения массивных вычислений причисляют работы в этой области ЭВМ и систем класса ОКМД к актуальным направлениям научно-технической политики развитых стран мира. В рамках данного направления актуальны исследования в следующих областях :

• разработка и исследование математической базы массивных вычислений;

• разработка и исследование теории организации структур данных и процессов при массивных вычислениях в вычислительных пространствах различных классов ;

• разработка и исследование теории синтеза, оптимизации, верификации и преобразования массивных алгоритмов и теории синтеза аппаратных пространств для их реализации;

• разработка теории сложности массивных вычислений в вычислительных структурах различных классов ;

• разработка и исследование массивных алгоритмов современных прикладных задач для СБИС-ЭВМ и систем класса ОКМД.

Технические решения ЭВМ и систем новых поколений должны учитывать технические и технологические возможности современных СБИС-технологий и концептуально обеспечивать следующие системные свойства:

• принцип проблемной универсальности - поддерживать базовый класс массивных операций проблемной области на аппаратном и программном уровнях ;

• принцип совместимости - обеспечивать аппаратную и программную совместимость с современными метасистемами общего назначения ;

• принцип расширяемости - обеспечивать возможность комплексирования аппаратного и программного обеспечения в зависимости от требований потребителей;

• принцип технологичности - удовлетворять общепринятым производственным стандартам и технологиям, массогабаритным, энергетическим и эксплуатационным нормам ; возможность реконфигурации вычислительного пространства и программного обеспечения под тип решаемой задачи и требования пользователей ;

• адаптацию и самоорганизации подсистем управления вычислениями ;

• аппаратную поддержку операций массивных вычислений на уровне битовых вычислений.

На основе современных СБИС-технологий наиболее эффективно реализуются архитектурные решения, основанные на методологии массивных битовых вычисления. Данное научно-техническое направление сегодня выделено как приоритетное направление развития СБИС-ЭВМ и систем класса ОКМД и комплексно исследовано в настоящей работе. В результате проведенных исследований получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Разработаны новые разделы теории параллельных вычислений для ЭВМ и систем класса ОКМД на основе итеративно-битовых процессорных структур :

• предложен и обоснован метод аналитической оценки временной и пространственной сложности вычислительных процессов для класса массивных вычислений в итеративно-битовых процессорных структурах различной размерности ;

• исследованы способы организации данных в итеративно-битовых процессорных структурах и выведены аналитические выражения для общей оценки временной и пространственной сложности векторных, векторно-диагональных, матричных, матрично-диагональных и матрично-пирамидальных способов размещения данных.

• разработаны и исследованы способы организации массивных вычислений на основе итерационно-разрядных и клеточных операций в итеративно-битовых процессорных структурах с общим управлением и исследована временная и пространственная сложность их реализации при последовательно-разрядных, параллельно-разрядных и диагональных способах размещения данных ;

• выведены аналитические выражения для общей оценки временной и пространственной сложности последовательных, диагональных, конвейерных, диагонально-конвейерных, ортогонально-конвейерных способов организации массивных вычислений на основе итерационно-разрядных и клеточных операций в одномерных, двухмерных и трехмерных итеративно-битовых процессорных структурах с общим управлением.

Новые положения теории массивных вычислений в итеративно-битовых процессорных пространствах с общим управлением в комплексе являются теоретической основой проектирования оптимальных по вычислительной сложности методов, алгоритмов, программ и устройств для СБИС-ЭВМ и систем класса ОКМД.

В отличие от ранее известных положений новые разделы теории массивных вычислений обеспечивают новые возможности при проектировании прикладных процессов и вычислительных пространств для ЭВМ и систем класса ОКМД - позволяют выполнить формальную оценку временной и пространственной сложности реализации прикладных вычислений на уровне общего алгоритма вычислительного процесса, выбрать оптимальный способ организации данных и способ организации вычислений, разрядность и объем данных, способ организации вычислительного пространства и метод реализации аппаратного обеспечения процессорных модулей.

Применение на практике новых положений теории массивных вычислений позволяет : при проектировании алгоритмов и их программных реализаций для существующих ЭВМ и систем класса ОКМД обеспечить минимальную временную сложность их реализации путем выбора оптимальной схемы выполнения вычислений и эффективного способа организации данных при известных параметрах вычислительного пространства ; при создании нового проекта ЭВМ или системы класса ОКМД на уровне архитектурного проектирования определить оптимальные относительно критериев временной и пространственной сложности способы организации данных, способы организации вычислений, способ структурной организации вычислительного пространства, определить состав аппаратного оборудования и систему команд процессорных модулей.

Разработанный комплекс аналитических выражений для формальной оценки временной и пространственной сложности схем размещения данных и схем организации массивно-параллельных вычислений в итеративно-битовых процессорных пространствах позволяет кроме прямой оценки сложности определить такие практически нужные характеристики, как : требуемое количество процессоров в вычислительном пространстве, которое обеспечит заданную сложность вычислений при известном объеме и разрядности данных ; способ организации данных или ( и ) способ организации вычислений с оптимальной сложностью при фиксированном количестве процессоров и известном объеме и разрядности данных ; допустимую разрядность данных для обеспечения оптимальной сложности вычислений при известном объеме данных и фиксированном числе процессоров; допустимый объем данных для обеспечения оптимальной сложности вычислений при известной разрядности данных и фиксированном числе процессоров в вычислительного пространстве.

2. Предложена алгебраическая система ( 8 - алгебра) и на ее основе разработаны методы аналитического синтеза, преобразования и анализа массивных алгоритмов для итеративно-битовых СБИС процессорных ЭВМ и систем класса ОКМД :

• Введены основные положения £ - алгебры : носителем алгебры является упорядоченное множество булевых матриц с фиксированным позиционированием элементов в метрическом пространстве Мура ; сигнатуру алгебры составляют метрически независимые массивные операции инверсии, логического сложения и умножения , конъюнктивного и дизъюнктивного тестирования и метрически зависимые массивные операции позиционной перестановки элементов носителя .

• Введены табличная и аналитическая формы представления функций 8-алгебры логики и определены основные терминологические понятия: 8-функций, дизъюнктивных и конъюнктивных Б - термов, ранга 8 - термов, конъюнктивных и дизъюнктивных форм представления 8-функций, дано обоснование и сформулированы правила взаимного преобразования табличных и аналитических форм представления 8функций. В отличие от классической алгебры Буля в предложенной алгебраической системе введено метрическое упорядочивание элементов носителя в пространстве вычислительной среды, операции сигнатуры определены массивные, метрически зависимые операции.

• Исследованы свойства элементарных функций и методом совершенной индукции доказаны основополагающие законы и их следствия : законы двойного отрицания, ориентированного сдвига, идемпотентности, ассоциативности , коммутативности и дистрибутивности, истинного и ложного высказываний, поглощения и законы де Моргана. Перечисленные законы являются основой методов формального синтеза и преобразования Б - функций. Правила выполнения операций Б-алгебры из-за их метрических свойств отличны от аналогичных по названию правил Булевой алгебры. В частном случае, при использовании операций 8-сдвига только нулевого порядка ( то есть при их фактическом исключении ) 8-алгебра является изоморфной алгебре Буля.

• Исследованы свойства коммутативности, ассоциативности, дистрибутивности, идемпотентности и определены правша взаимного преобразования элементарных функций Б - алгебр : сложения по модулю 2, импликации, Шеффера, Пирса.

• Предложен метод и сформулированы правила формального преобразования функций алгебры логики Буля в функции 5 - алгебры. Разработанный метод таких преобразований позволяет выполнить формальное преобразование последовательного алгоритма, представленного в виде системы функций алгебры логики Буля, в его эквивалентное представление в базисе Б-алгебры. Тем самым выполняется формальное преобразование последовательного алгоритма в алгоритм массивных вычислений.

• Разработаны аналитический и графический методы минимизации функций 5 -алгебры и модификация метода минимизации Квайна в приложении к функциям 8-алгебры. Разработанные методы позволяют выполнить формальные преобразования представлений 8-функций в их минимальные формы. Это принципиально обеспечивает возможность временной оптимизации как отдельных массивных алгоритмов , так и их наборов при использовании их описаний в виде систем Б-функций.

В комплексе полученные теоретические и практические результаты в прикладном аспекте образуют алгебраическую основу методов проектирования и оптимизации массивных алгоритмов и методов формального синтеза итеративно-битовых процессорных структур с общим управлением .

3. Предложена методология и метод алгебраического синтеза и временной оптимизации массивных алгоритмов в базисе операций Б-алгебры для итеративно-битовых СБИС-процессорных ЭВМ и систем класса ОКМД.

Применение предложенной методологии рассмотрено на примере синтеза и временной оптимизации массивно-битовых алгоритмов для задач цифровой обработки изображений.

• Введены и математически определены основные понятия, типы структур данных и свойства их элементов, используемые в алгоритмах цифровой обработки изображений.

• Предложены методы и проведен алгебраический синтез массивно-битовых алгоритмов процедур логической фильтрации цифровых изображений: порогового преобразования цифровых многоуровневых изображений в их бинарные отображения ; логической фильтрации изолированных точек ; логической фильтрации штриховых линий ; логической фильтрации разрывов и пустот,

• Предложены методы и проведен алгебраический синтез массивно-битовых алгоритмов процедур структурных преобразований и процедур препарирования бинарных цифровых изображений: выделение контурных элементов бинарных изображений ; выделение скелетных элементов бинарного изображения ; разложения бинарных изображений на единичные линии ; выделение топологических узлов бинарного изображения.

• Предложены методы и проведен алгебраический синтез массивно-параллельных алгоритмов процедур цифровой обработки многоуровневых изображений : усредненная фильтрация многоуровневых изображений ; расширение многоуровневых изображений; выделение контурных элементов многоуровневых изображений.

• Проведено исследование временной и пространственной сложности разработанных алгоритмов. Показано, что полученные в результате синтеза и оптимизации массивные алгоритмы являются оптимальными с точки зрения временной и пространственной сложности для исследуемого класса ЭВМ и систем.

Основными достоинствами разработанных алгоритмов по сравнению с известными являются:

• распараллеливание вычислений до битового уровня, что обеспечивает максимальную скорость вычислений за счет полного использования возможностей аппаратного обеспечения процессорных модулей вычислительных структур ;

• более низкая временная сложность вычислений за счет использования при построении алгоритмов минимальных форм решающих функций и выбора оптимальных схем размещения данных и способа вычислений ;

• возможность формального преобразования алгебраических форм представления алгоритмов к виду, адекватному особенностям конкретного вычислительного пространства.

Разработанная методология алгебраического синтеза и временной оптимизации массивно-параллельных алгоритмов цифровой обработки изображений применима и для проектирования алгоритмов других классов. Так , алгоритм процедуры сравнения значений кодов яркости элементов цифровых изображения с заданным численным значением порога может быть применен при решении иной прикладной задачи в качестве процедуры массивного сравнения.

В комплексе полученные теоретические и практические результаты в прикладном аспекте составляют методологию алгебраического синтеза, временной и пространственно оптимизации алгоритмов массивной обработки матричных структур данных в итеративно-битовых гиперпроцессорных пространствах синхронных ЭВМ и систем класса ОКМД.

4. В комплексе проведено исследование и разработка математических основ, способов информационно-логической организации, методов управления вычислениями и способов технической реализации массивных СБИС-процессоров с итеративно-битовыми вычислительными пространствами для цифровой обработки изображений, логических вычислений, преобразования структур данных и арифметической обработки данных.

• Разработаны и исследованы новые способы технической реализации ПЭ с нанокомандным, командным, адресно-табличным и коммутационно-потоковым управлением массивными вычислениями. Предложены новые способы структурной организации перепрограммируемых итеративно-битовых вычислительных пространств, способы их программирования, исследованы особенности технических решений. Новизна полученных решений заключается в технической реализации ШБС-идеологии в данном классе процессоров, использовании принципов методологии СБИС-проектирования, использовании в качестве математической базы Б-алгебры. Новизна технических решений подтверждена авторскими свидетельствами и патентами на изобретения.

В комплексе полученные результаты являются развитием новых разделов современной теории проектирования аппаратного обеспечения ЭВМ и систем -разработаны и исследованы новые способы технической реализации аппаратного обеспечения и развита методология проектирования итеративно-битовых СБИС-процессорных ЭВМ и систем для массивных вычислений.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Князьков, Владимир Сергеевич, 1998 год

1. Алгоритмы, математическое обеспечение и архитектура многопроцессорных вычислительных систем / под ред. Ершова А.П. -М.:Наука, 1982.-336с.

2. Апериодические автоматы / Под ред. В.И. Варшавского.-М.:Наука, 1976.-424с.

3. Артамонов Г.Т. Топология регулярных вычислительных сетей и сред.-М.:Радио и связь,1985-192с.4. . Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект : Пер. С япон. / Амамия М., Танака Ю.-М.:Мир, 1993.-397с.

4. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов.- М.,1979, С.5-24.

5. Баранов С.И., Скляров В.А. Цифровые устройства на программируемых БИС с матричной структурой.-М.:Радио и связь, 1986.-272с.

6. Барский А.Б. Параллельные процессы в вычислительных системах.-М.: Радио и связь, 1990.- 255с.

7. Барский А.Б. Планирование параллельных вычислительных процессов,-М. Машиностроение, 1980,-192с.

8. Бойков Б.Д., Смолов В.Б. Специализированные процессоры: Итерационные алгоритмы и структуры.-М.:Радио и связь, 1986,-288с.

9. Булавенко О.Н. Параллельные архитектуры в вычислительных системах // УСиМ.-1993.-№3.-С.37-51.

10. И. Вальковский В.А., Вирбицкий И.Б. Потоковые вычислительные системы // Систем. Информат.: РАН СО ин-т сист.информ., вып. 2.- Новосибирск, 1993.-С.39-76.

11. Ватанабэ М., Асада К., Кани К., Оцуки Т. Проектирование СБИС. М.: Мир, 1988.

12. Вышинский В.А. Устройство для сортирповки чисел / A.c. 4780946 G06F7 / 06 .- Бюл.46, 1990 г.

13. Вашкевич Н.П. Синтез автоматных моделей управления параллельными взаимодействующими процессами // Тез. докл. I Междунар. Научн. техн. конф.

14. Новые информационные технологии и системы» 20-21 дек. 1994 г., г.Пенза.-Пенза, 1994, С.49.

15. Вашкевич Н.П. Синтез МП управляющих автоматов,- Пенза, 1990.- 123с.

16. Виленкин С.Я. Вычислительные схемы с повышенной точностью для многопроцессорных систем.-М., 1981,С.82-86.

17. Виленкин С.Я., Лившиц В.Н. Алгебраические аспекты описания структур данных и их распараллеливание для многопроцессорных систем // Тез. докл. ч.2 г. Тбилиси, 1981.-М, ИПУ, С.10-12.

18. Воеводин В.В. Вычислительные основы линейной алгебры.-М., 1977, 34с.

19. Волгин Л.И. Комплементарная алгебра и модели нейронных сетей // Труды Междунар. науч. техн. конф. "Непрерывнологические и нейронные сети и модели". -Ульяновск, 1995 г. -т.1, С. 23-25.

20. Волченская Т.В. Разработка алгоритмов решения задач на графах с применением клеточной логики // Тез. докл. II междунар. научн. техн. конф. "Новые информационные технологии и системы", окт. 1996 г., г. Пенза. Пенза, С.95-96.

21. Высокопроизводительные системы параллельной обработки информации /Авгуль Л.В., Белоус А.М., Гречишников А.И./Под ред. ГрицыкаВ.В.-Киев., 1988.-286с.

22. Высокоскоростные вычисления./ под ред. Я. Ковалика.- М.,Радио и св.,1988, -431 с.

23. Вычислительные системы, структуры и среды для решения задач большой размерности / М.Я. Бартиш, М.П. Богачев, М.А. Гладков и др./ Под ред. Грицыка В.В.-Киев., 1986.-286С.

24. Галушкин А.И.,Грачев JI.B. Нейрокомпьютеры на базе мультипроцессорных систем //Нейрокомпьютер.- 1992.-№3.- С.25-34.

25. Гилберт Д., Бернайс П. Основания математики. Логические исчисления и формализация арифметики.-М.:Наука, 1979.-556с.

26. Глушань, Щербаков Устройство для перебора сочетаний размещений и перестановок. / A.c. 1124319 G06 Fl5 / 20,БИ № 42,1984 г.

27. Глушков В.М. Основные архитектурные принципы повышения производительности ЭВМ.- Проблемы Вычислительной техники.- М., 1981,С.6-20.

28. Глушков В.М., Капитонов Ю.В., Летичевский A.A. Теория структур данных и синхронные параллельные вычисления // Кибернетика, 1976,№ 6,С. 2-15.

29. Головкин Б. А. Расчет характеристик и планирование параллельных вычислительных процессов.- М. : Радио и связь, 1982,- 272 с.

30. Головкин Б.А. Параллельные вычислительные системы.- М., 1980.-459с.

31. Горбатов В.А. Основы дискретной математики.-М.:Высш.шк., 1986.-311с.

32. Грэй П. Логика, алгебра и базы данных / Пер. С англ.-М.Машиностроение, 1989.-368с.

33. Дмитриев Ю. К., Хорошевский В. Г. Вычислительные системы из мини-ЭВМ. М. : Радио и связь, 1982.- 304 с.

34. Евдокимов В.Ф., Стасюк А.И. Параллельные вычислительные структуры на основе разрядных методов вычислений.-Киев, 1987.-310с.

35. Ершов Ю.Л., Палютин Е.А. Математическая логикаМ.:Наука, 1979.-320с.

36. Журавлев Ю.И., Гуревич И.Б., Ильинский C.B. и др. Алгоритмическая база знаний «Анализ и распознавание изображений 8.95» // Материалы Всеросс. Конф. «Распознавание образов и анализ изображений:новые информационные технологии».-. Ульяновск, 1995 г.- С.7.

37. Западаев И.И., Н.А.Глущенко Устройство сортировки информации / А.с.1817088,МКИ G06F7 / Ю.(СССР).- N 476957 / 24;заяв.8.12.89;обупл. 25.3.93,бюл.Ш9.

38. Информационные системы. Табличная обработка информации / Под ред. Балашова Е.П., СмоловаВ.Б.-Л.:Энергоатомиздат, 1985.-180с.

39. Искусственный интеллект.-В 3-х кн.Кн.2 Модели и методы:Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова.-М.:Радио и связь, 1990.-304с.

40. Искусственный интеллект.-В 3-х кн.Кн.ЗПрограммные и аппаратные средства / Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского.-М.:Радио и связь, 1990.-368с.

41. Каляев A.B. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой.-М.:, 1984.-240с.

42. Каляев A.B. Однородные коммутационные регистровые структуры.-М.:Сов. Радио, 1978,-ЗЗбс.

43. КарриХ. Основания математической логики.-М.:Мир. 1969.-567с.

44. Карцев М. А., Брик В. А. Вычислительные системы и синхронная арифметика.-М., Радио и связь, 1981,359 с.

45. КеллиДж. Л. Общая топология.-М.:Наука, 1981.-432с.

46. Кирсанов Э.Ю. Аппаратно-программные компоненты нейрокомпьютеров, выполненные на основе транспьютерных технологий // Труды Междунар. науч. техн. конф. "Непрерывнологические и нейронные сети и модели". -Ульяновск, 1995 г.-т.1,С. 75.

47. Кирсанов Э.Ю. Арифметический конвейер нейросетевых вычислений с перестраиваемой структурой // Материалы Всеросс. Конф. «Распознавание образов и анализ изображений:новые информационные технологии».- Ульяновск, 1995 г.-С.112.

48. Кирсанов Э.Ю. Оценка производительности нейрокомпьютеров // Нейрокомпьютер,- 1992.-№2.- С.37-42.

49. Классификация и кластер /Под ред. Дж.Вэн Райзина.-М.:Мир, 1980.-389с.

50. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ.- М., 1979.- 843с.

51. Knyaz'kov V.S. An Assotiative Cellular VLSI Processor for Paralled Processing by Raster Image: the concept and Applied Computations // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol.6, № 2, 1996, pp.401-402.

52. KnyazAkov V.S., Moshechkov V.V. A Homogeneos Computational Environment for Raster .//Pattern Recognition and Image Analysis vol.6 N 2, 1996, pp.405.

53. Knyaz'kov V.S., Volchenskaya T.V. Maximally Parallel Algorithms for Raster Image Processing by Cellular VLSI Processors // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol.6, № 2, 1996, pp.403-404.

54. Князьков B.C. Общая оценка сложности реализации массивно-клеточных вычислений в итерационно-битовых вычислительных структурах с многомерной организацией. //Известия ТРТУ, N 3,1997,с.218.

55. Князьков B.C. Сложность массивно параллельных вычислений в двумерных итеративно-битовых средах // Материалы Всеросс. научн. техн. конф. «Непрерывная и смежные логики в информатике, экономике и социологии» 30-31 окт., 1997 г., г.Пенза.- Пенза, С.58-60.

56. Князьков B.C. Организация и сложность массивно-конвейерных итерационно-разрядных вычислений в одномерных вычислительных структурах.//Известия TPTY,N 3,1997, -с.197.

57. Князьков B.C. Ассоциативно клеточный СБИС - процессор параллельной обработки растровых изображений // Материалы Всеросс. Конф. «Распознавание образов и анализ изображенийгновые информационные технологии».- Ульяновск, 1995 г.- С.113- 115.

58. Князьков B.C. Нейроподобный процессор логико комбинаторной обработки данных: концепция и принципы технической реализации // Труды Международ, науч. техн. конф."Непрерывнологические и нейронные сети и модели".-Ульяновск,1995 г.-С.38-39.

59. Князьков B.C., Волченская Т.В. Предельно-параллельная СБИС матрица для обработки бинарных цифровых изображений // Труды Междунар. науч. техн. конф. "Непрерывнологические и нейронные сети и модели". -Ульяновск, 1995 г. -С.36-37.

60. Князьков B.C., Волченская Т.В. Комбинаторно-векторные процессоры: архитектура и прикладные алгоритмы // Интеллектуальные САПР:межведомст. темат. научн.сб.-выпуск 4- Таганрог. 1994., с. 131-132.

61. Князьков B.C. ВолченскаяТ.В. Ячейка однородной структуры. / Пат. 1573456 G06 F 7/00,1993г.

62. Князьков B.C., Бикташев P.A. Архитектура параллельных вычислительных систем.-Пенза.: «Полиграфист», 1993.-166с.

63. Князьков B.C., Волченская T.B. Архитектура комбинаторно-векторных процессоров для решения конструкторско-технологических задач в САПР:Тез. докл. В сб. "Новые информационные технологии в науке, образовании и бизнесе".-Воронеж,1993.С.36.

64. Князьков B.C., Волченская Т.В. и др. Многофункциональная ячейка однородной структуры / Патент.№ 1663609, G06F7/00 октябрь 1993 г.

65. Князьков B.C., Волченская Т.В., Хмелевской Б.Г. Логическая ячейка для распознающей матрицы / A.c. 1835549 G06F7/00. Бюлл. изобр. N 31, 1993 г.

66. Князьков В. С. Аппаратное обеспечение конвейерных вычислительных систем. Пенза, 1992, -79с.

67. Князьков B.C., Волченская Т.В. Интеллектуальный микропроцессор для САПР ЭВА:, концепция, принципы построения: тез докл. в сб. "Новые информационные технологии в науке, образовании и бизнесе".- Воронеж, 1992.С.26-27.

68. Князьков B.C., Волченская Т.В. Интеллектуальный мультипроцессор для САПР ЭВА:принципы построения // Интеллектуальные САПР, межвед. Темат. научн.сб.-Таганрог, 1992.С.41-42.

69. Князьков В. С., Бикташев Р. А. Параллельные вычислительные системы с ОКМД архитектурой :уч. пособ. -Пенза, РИО Пензен. Политехи, ин та, 1991.-51 с.

70. Князьков В. С., Волченская Т. В. Конвейерная вычислительная среда с программируемой структурой//® кн. : Распределенная обработка информации :

71. Тез. докл. Всесоюзн. сем. «Распределенная обработка информации», август, 1991, Горно Алтайск. -Новосибирск, 1991.- 13 с.

72. Князьков B.C., Волченская Т.В. и др., Многофункциональная ячейка однородной структуры / A.C. 1663609 G06F7/00. БИ№ 5, 1991 г.

73. Князьков B.C., Волченская Т.В. Конвейерная вычислительная среда с программируемой структурой // Распределенная обработка информации: тез. докл. Всесоюзн. семинара 19-25 авг. 1991 г., г.Горно-Алтайск.- Новосибирск, 1991.- С.13.

74. Князьков B.C., Волченская Т.В. Параллельный алгоритм компоновки схем // Программирование № 1, 1991 г. С. 94-95.

75. Князьков B.C., Волченская Т.В., Многофункциональный логический модуль / A.C. 1665368 G06F7/00. БИ№ 27, 1991 г.

76. Князьков B.C., Волченская Т.В., Хмелевской Б.Г. Память с распределенной логикой для обработки изображений // Распределенная обработка информации: тез. докл. Всесоюзн. семинара 19-25 авг. 1991 г., г.Горно-Алтайск.- Новосибирск, 1991.- С.88.

77. Князьков В, С., Волченская Т. В. Способы построения конвейерных вычислительных структур с управлением коммутации потоков данных. Деп. рук., ВИНИТИ, N 5581В9Д от 31. 10. 90, Минвуз РСФСР, Пенза, Пензенский политехнический и нт, 1990, 10 с.

78. Князьков B.C., Волченская Т.В., Ячейка однородной структуры / A.C. 1573456 G06F7/00. БИ№ 23, 1990 г.

79. Князьков В. С., Волченская Т. В. Быстродействующие процессоры на базе однородных сред. // В кн. : Распараллеливание обработки информации : Тез. докл. VII Всесоюз. шк. семинара 914 окт. 1989 года, Львов ; 1989, с. 24.

80. Князьков B.C., Волченская Т.В. Вопросы организации адаптивных САПР с функционально-распределенной обработкой данных // САПР СВТ'89.: докл. 1-ой Междунар. научно-практ. конф. 17-21 апр. 1989 г., г. Ленинград.-М., 1989.-С.135.

81. Князьков B.C., Плотников A.B., Волченская T.B. Основные типы архитектур средств обработки данных // Электронное моделирование №2,1989,С.38-42.

82. Князьков B.C., Волченская Т.В. Алгоритмы размещения схем на матричном кристалле / Пензенский ПИ.-Минвуз РСФСР, Пенза, 1988.- 15с.- /Рук. деп. в ВИНИТИ №2789-В89 от 26.04.1989/.

83. ЮО.Князьков B.C., Волченская Т.В. Быстродействующие процессоры на базе однородных сред // Распараллеливание обработки информации: тез. докл.УП Всесоюзн. шк.-семинара 9-14 окт. 1989 г., г.Львов.- Львов, 1989.- СЛ16.

84. Князьков B.C., Волченская Т.В. и др Ячейка однородной вычислительной среды / A.C. 1513471 G06F15/20BH№ 37, 1989г.

85. Ю2.Князьков B.C., Волченская Т.В. и др.Ячейка однородной структуры /A.C. 1501035 G06F7/00. БИ № 30,1989 г.

86. Князьков B.C., Волченская Т.В. Конвейерная обработка данных в структурах с потоковым управлением // Распределенная обработка информации: тез. докл. III регионального семинара 1-9 июля 1989 г.,г. Улан-Удэ,- Новосибирск, 1989.-С.13.

87. Ю4.Князьков B.C., Волченская Т.В. Однородная вычислительная среда для обработки видеоданных // Планирование и автоматизация эксперимента в научных исследованиях: тез. докл. IX Всесоюзн. конф. 25-27 сент. 1989 г., г.Москва.-М., 1989.-С.109.

88. Ю5.Князьков B.C., Волченская Т.В. Основные типы параллельных архитектур средств обработки данных // Распараллеливание обработки информации: тез. докл.УП Всесоюзн. шк.-семинара 9-14 окт. 1989 г., г.Львов.- Львов,1989.- С.24.

89. Князьков B.C., Волченская Т.В. Специализированный процессор обработки цифровых изображений:тез. докл. Всесоюзн. семинара 5-7 сент. 1989 г., г.Москва,-М., 1989.-С.66.

90. Ю7.Князьков B.C., Волченская Т.В., Бикташев P.A. Однородный трассирующий процессор // Специализированные процессоры в САПР:тез. докл. Всесоюзн. семинара 5-7 сент. 1989 г., г.Москва.-М., 1989.-С.23.

91. Ю8.Князьков B.C., Волченская Т.В., Бикташев P.A. Организация функционально-распределенных САПР для конструкторско-топологического проектирования СВТ

92. Разработка и оптимизация САПР и ГАП изделий электронной техники на базе высокопроизводительных мини -и микро- ЭВМ: тез. докл. Всесоюзн. совещ-сем. молодых ученых и специалистов 11-19 сент. 1989 г., г.Воронеж.- Воронеж, 1989.-С.141.

93. ПО.Князьков B.C., Волченская Т.В., Хмелевской Б.Г. Аппаратная поддержка информационно-поисковых операций // тез. докл.IV Всесоюзн. конф. 21-23 ноябр. 1989 г., г.Калинин.- Калинин, 1989.- С.20-21.

94. Князьков B.C., Волченская Т.В., Хмелевской Б.Г. Матричный спецпроцессор с управлением данными // Распределенная обработка информации: тез. докл. III регионального семинара 1-9 июля 1989 г.,г. Улан-Удэ.- Новосибирск, 1989.-С.79.

95. Ш.Князьков В. С., Волченская Т. В. Классификация средств обработки данных. Деп. рук., ВИНИТИ, N 8873В88 от 21. 12.88, Минвуз РСФСР Пенза, Пензенский политехнический ин т, 1988, 24 с.

96. Князьков B.C., Волченская Т.В. и др. Одноразрядное стековое ЗУ. / A.C. 1392594 G06C19/00 БИ № 16, 1988 г.

97. Князьков B.C., Волченская Т.В. и др. Ячейка однородной структуры /A.C. 1418695 G06F7/00. БИ № 31, 1988 г.

98. Пб.Князьков B.C., Волченская Т.В. и др. Устройство для исследования подмножеств графа/A.C. 1410051, G06F15/31 БИ№ 26, 1988 г.

99. Князьков B.C., Волченская Т.В. и др., Логическая ячейка для распознающей матрицы / A.C. 1411789 G06K 9/00. БИ № 27, 1988 г.

100. Ш.Князьков B.C., Волченская T.B. и др., Ячейка однородной структуры / A.C. 1372322 G06F7/00. БИ № 5, 1988 г.

101. Князьков B.C., Волченская Т.В. и др., Ячейка трассирующей сети. / A.C. 1411729 G06F 7/00 ,БИ№ 27, 1988 г.

102. Князьков B.C., Волченская Т.В. Параллельная модификация алгоритма компоновки схем // Автоматизация конструкторского проектирования РЭА и ЭВА: Тез. докл. конф. 13-14 окт. 1988 г., г.Пенза.- Пенза,1988.- С.13-14.

103. Князьков B.C., Волченская Т.В., Плотников A.B. Функциональные расширители для САПР электронно-вычислительной аппаратуры // Изв. Вузов. Приборостроение, № 10, 1988, С.34-38.

104. Князьков B.C., Волченская Т.В. Параллельная модификация алгоритма компоновки схем // тез.докл. зональной научн. техн. конф. «Автоматизация конструкторского проектирования» окт. 1988 г.,г.Пенза.-Пенза,С.13-14.

105. Князьков B.C., Волченская Т.В. и др Ячейка однородной структуры / A.C. 1335975 G06F7/00., БИ № 33, 1987 г.

106. Князьков B.C., Волченская Т.В. и др. Устройство для определения числа вершин подграфов графа. / A.C. 1341649 G06F15/20, БИ№ 36, 1987 г.

107. Ш.Князьков B.C., Волченская Т.В. и др. Устройство для исследования подмножеств графов/A.C. 1363236, G06F15/20 ,БИ№48, 1987 г.

108. Князьков B.C., Волченская Т.В. и др., Устройство для исследования графов/ A.C. 1363237, G06F15/20, БИ № 48, 1987 г.

109. Князьков B.C., Волченская Т.В., и др. Устройство для генерирования перестановок и сочетаний. / A.C. 1363239 G06F15/20 БИ № 48, 1987г.

110. Князьков B.C., Волченская Т.В., Устройство для перебора сочетаний, размещений и перестановок. / A.C. 1363232 G06F15/20, БИ№ 48, 1987г.

111. Князьков B.C.,Волченская Т.В. Коммутатор. / A.C. 1314332 G06F7/00 БИ № 20, 1987 г.

112. Князьков B.C., Волченская Т.В. Параллельный алгоритм эскизной трассировки полузаказных БИС// В кн.»Информатика и вычислительная техника».-М.,Наука, 1986,С.234-235.

113. Князьков B.C., Волченская T.B. Организация аппаратной поддержки САПР// Известия ЛЭТИ, вып. 364 1985 г.-Л., 1985.-С.40-46.

114. Князьков B.C., Волченская Т.В. Организация вычислительных структур для выполнения квазиматричных преобразований булевых матриц // В кн. «Проектирование и применение микропроцессорных систем управления».-М.,МИЭТ,1984 г,С. 17-22.

115. Князьков B.C., Волченская Т.В. Организация и алгоритмическое обеспечение параллельного вычислителя для квазиматричной обработки булевых массивов данных // тез. докл. Всесоюзн. конф. «Микропроцессорные системы», г. Челябинск, 1984 г.,С.56-57.

116. Князьков В, С. Организация ассоциативных вычислительных структур и процессов логической обработки штриховых изображений / Автореф. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук,- Л.: ЛЭТИ, 1982.-16с.

117. Князьков B.C. Параллельные алгоритмы предварительной обработки бинарных изображений // в кн. «Вычислительные процессы и структуры»,ЛИАП, вып. 154., 1982 г.- Ленинград,С.134-138.

118. Князьков B.C., Кокаев О.Г. и др. Одноразрядное стековое ЗУ. / A.C. 947911 G06C19/00 БИ№ 28, 1982 г.

119. Князьков B.C. Обработка многоуровневых представлений символьно графических изображений //Известия ЛЭТИ, вып. 291, 1981 г.,- Ленинград,С.29-33.

120. Князьков B.C., Кокаев О.Г. Алгоритмизация процессов препарирования и дешифрации двумерных изображений // тез. докл. регион, конф «Обработка изображений и дистационные исследования», 1-3 апр.1981 г., г.Новосибирск.-Новосибирск, 1981,С.26-27.

121. Князьков B.C., Кокаев О.Г. Параллельные алгоритмы преобразования изображений для системы обработки изображений // тез. докл. Всесоюзн. конф.»АСОИЗ» 9-11 июня 1981 г.,г.Москва.-М.,1981 г.,С.80.

122. Князьков B.C., Кокаев О.Г., Коновалов H.H. Параллельные методы предварительной обработки символьно графических изображений // тез. докл.Ш Всесоюзн. шк. По оптической обработке информации 11-20 мая 1980 г.,г.Рига. -Рига, 1980,С.305-306.

123. Комбинаторные модели для выбора размера памяти ЭВМ // Программирование,-1987.-N27.- С.91.

124. Комбинаторный метод внутренней точки для задач в потоках в сетях // Math Programm.-1992.-N3(aHra).

125. Компьютерная алгебра в физических и математических приложениях // Автоматика ВТ,- 1994,-N6.

126. Конвей Р.В., Максвелл B.JL, Миллер J1.B. Теория расписанийю- М. 1975,С.102-108.

127. Короткий С. Нюансы сортировки. //Монитор. 1994. N7.C.85-91.

128. Костин А. Б., В. Ф. Шангин. Организация и обработка структур данных в вычислительных системах. М., Высшая школа, 1987 г., 245 с.

129. Котов Б.Е. Перспективы и проблемы создания ЭВМ на сверхбольших интегральных схемах // Теоретические вопросы параллельного программирования и многопроцессорные ЭВМ /Под ред. В.Е. Котова.-Новосибирск, 1983.-С.6-30.

130. Котов В.Е., Сабельфельд В.К. Теория схем программ.-М., 1991.-247с.

131. Коуги П. М. Архитектура конвейерных ЭВМ ; М., Радио и связь, 1985, 357 с.

132. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств.-М.:Радио и связь, 1982.-431с.

133. Кохонен Т, Ассоциативные запоминающие устройства. М., Мир 1982, 383 с.

134. Кристофидес Н. Теория графов. Аналитический подход. -М.: Мир, 1978.-432с.

135. Крылов Н.И. Устройство для перестановок /A.c.995093,G06F15/20. Бюл.И 5,1983 г.

136. Кузюрин М.М., Фрумкин М.А. Параллельные вычисления, теория и алгоритмы //Программирование,- 1991,- УДК681.3.06.

137. Кун Сунь Юань Матричные процессоры на СБИС.-М,Мир, 1991 .-672с.

138. Курейчик В.М., Глушань В.М., Щербаков П.И. Комбинаторные аппаратные модели и алгоритмы в САПР.-М.:Радио и связь, 1990.-216с.

139. Курейчик В.М., Карелин В.П., Глушань В.М. Специализированные средства аппаратной поддержки интеллектуальных САПР и систем принятия решений //

140. Материалы Всеросс. научи, техн. конф. «Интеллектуальные САПР-95» темат. Вып., Известия ТРТУ,№3, 1996 г., Таганрог, 1996,С.9-13.

141. Курковский С. Алгоритмы сортировки // Монитор.- 1992,- N6-7.

142. Кухарев Г.А., Шмерко В.П., Зайцева E.H. Алгоритмы и систолические процессоры для обработки многозначных данных.-Минск, 1990.-295с.

143. Левин В.И. Автоматно логические методы в распознавании образов // Материалы Всеросс. Конф. «Распознавание образов и анализ изображений:новыеинформационные технологии», Ульяновск, 1995 г.- С.17- 19.

144. Левин В.И. Автоматно-логические методы в теории массового обслуживания // Труды Международ, науч. техн. конф. "Непрерывнологические и нейронные сети и модели". -Ульяновск, 1995 г. -т.1,С.16-18.

145. Левин В.И. Непрерывная логика: проблемы и перспективы // Труды Международ, науч. техн. конф. "Непрерывнологические и нейронные сети и модели". -Ульяновск, 1995 г. -т.1,С. 3-5.

146. Летнев О.В., Ю.С.Шакарьянц.Устройство для сравнения двоичных чисел /1. A.c. 1068931,G06F7 / 04.

147. ЛоринГ. Сортировка и системы сортировки.-М.:Наука, 1983.-384с.

148. Лягин И.А., Чижухин Г.Н., Панферов В.П. Метод автоматизации проектирования верифицированных программ // Труды Международ, науч. техн. конф. «Новые информационные технологии в еауке, образовании и бизнесе»,Гурзуф 15-24 мая 1997 г.-С.44-47.

149. Малышкин В.Э. Организация параллельных вычислений в крупноблочных линейных иеархических МВС//Программирование.- 1991.-.

150. Минский М. Вычисления и автоматы. Пер. С англ. Б.Л. Овсиевича и Л.Я. Розенблюма.-М. Мир, 1971.-364с.

151. Многофункциональные регулярные вычислительные структуры / Е.П. Балашов,

152. B.Б. Смолов, Г.А. Петров и др. -М.:Сов.Радио, 1978.-288с.

153. Молчанов И.Н. Введение в алгоритмы параллельных вычислений.-Киев, 1990.- 127с.

154. Мороговски Б.Н. и др.,Устройство для решения комбинаторно-логических задач при проектировании печатных плат / A.c. 71059576 G06F15 / 20. Бюл. N45, 1982 г.

155. Морозов K.H., Одиноков Ё.Г., Курейчик В.М. Автоматизированное проектирование конструкций радиоэлектронной аппаратуры. М.: Радио и связь, 1983.-278С.

156. Мотоока Т., Томита X., и др. Компьютеры на СБИС.- М., Мир.-1988.

157. Огнев И.В., Борисов В.В., Иванов В.В., Трефилов С.А. Нечеткая ассоциативная память // Тез. докл. I Междунар. Научн. техн. конф. «Новые информационные технологии и системы» 20-21 дек. 1994 г., г.Пенза.- Пенза, 1994,С.32.

158. Однородные вычислительные среды. Т. 1 Архитектура однородных вычислительных сред / Шмоилов В.И. Львов:Интеграл, 1993.-289с.

159. Однородные структуры / В.И. Варшавский, В.Б. Мараховский, В.А. Песчанский и др.-М.:Энергия, 1973.-152с.

160. Панишев А. В., Варакин А. С. Оптимальное упорядочение двух этапных работ в ГАП // Кибернетика и сист. анализ.-1992.- N2,- С.85.

161. Пат. 5206947 США, МКИ G 06 J 7 / 08. Stable sorting for sort accelerator / Edem Brian C., Helliwell Ri- chard P., Johnston John Т.- Digital Equipment Corp., Semicon- ductor Corp.- N 375053; Заяв. 30.06.89; Опубл. 27. 04.93.

162. Пат. 1546991 G06 F 15 / 20 Устройство для исследования графов. / Акуленок М.Т. Бугенов М.В.Заявл.10.6.88 0бубл.28.8.90.

163. Пат.2006394 G06 F 15 / 20 Устройство для вычисления комбинаторных функций / В.Ф.Романов,В.С.Туляков.

164. Пат.201254 G06 F 15 / 419,15 / 20 Устройство для перебора перестановок. / Бабаев A.A. и др.

165. Пат.2017207 G06 F 11 / 00 Способ диагностики комбинационных логических схем. / Кудрявцев Н.Г.

166. Пат.5214696США, MKHH04L9/28 Keiser Harry,Seven Jeffy Unger laj IBM ;194.naT.N 494752 Устройство для моделирования нервной клетки.

167. ПатЛЧ.201039 G06 F 7 / 00 Ячейка однородной вычислительной структуры. / Карандин В.Н.и др.

168. Пат.К591877 Модель обучаемого нейронаЮО. Пат.К661569 Устройство для моделирования нейронных структур зрительной системы.

169. Пат.М724975 Нейронная модель обработки изображений.

170. Пат.К796870 Устройство для моделирования нейронной сети пространственного распознования образов.199.naT.N.943766 Устройство для моделирования классифицирующей нейронной сети.

171. Пат.Ы478329 Устройство для моделирования нейронных структур.

172. Петренко А.И.,Тетельбаум А.Я., Шрамченко Б.Л. и др. Автоматизация проектирования топологии БИС на БМК. Зарубежная радиоэлектроника. 1986,N6,С.26-40.

173. Поспелов ДА. Моделирование рассуждений.-М., 1989 г.

174. Поспелов Д.А. Моделирование человеческих рассуждений в интеллектуальных системах. Лекции всесоюзной школы по основным проблемам искусственного интеллекта и интеллектуальных систем.ч.1.- Минск, 1990,с.36-55.

175. Прангишвили И. В : и др. Параллельные вычислительные системы с общим управлением. М., Энергоатомиздат, 1983, 311 с.

176. Прангишвили И.В., Стецюра Г.Г. Микропроцессорные системы.-М.:Наука, 1980,23 8 с.

177. Прангишвили И.В., Стецюра Г.Г. Современное состояние проблемы создания ЭВМ с нетрадиционной структурой и архитектурой, управляемых потоками данных,-Измерение, контроль, автоматизация.-М.,1981,№1,С.36-48.

178. Престон К и др. Основы клеточной логики с приложениями к обработке изображений в медицине//ТИИЭР, т. 67, N5, 1979, С. 149-183.

179. Проблемно ориентированные и специализированные средства обработки информации Аксенов А.И., Аристов В.В., Барзилович Е.Ю./ Под ред. Б.И. Маликовского, В.В. Грицыка.-Киев, 1990.-502с.

180. Проблемы эффективной организации вычислительных систем, ориентированных на задачи искусственного интеллекта / Балабанов A.C.- Киев, 1991.-33с. -Деп.в Укр.НИИТИ.-27.03.91,374-ук.91.

181. Программирование на параллельных вычислительных системах /Пер. С англ. Под ред.Р.Бэбба.-М.:Мир, 1991.-372с.

182. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. В 2-х кн.-М.:Мир, 1982.

183. Пузанков Д.В. Организация и проектирование функционально ориентированных процессоров с регулярной структурой: Автреф. Дисс. На соиск. Учен. Степ. Д-ра техн. наук.-Л.:ЛЭТИ, 1982.-31с.

184. Райли Дэвид Д. Абстракция и структуры данных / Пер. С англ. А.Г. Красовского и др. Под ред Н.И. Ильинского.-М.:Мир, 1993.-750с.

185. Распараллеливание алгоритмов обработки информации. Бабичев A.B., Вальковский В.А., Грицык В.В. и др./ Под ред А.Н. Свенсона.-Киев, 1985.-276с.

186. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Дэо Н. Комбинаторные алгоритмы: теория и практика.-М. Мир, 1980.-476с.

187. Ромм Я.Е. Параллельная сортировка слиянием.-Таганрог, 1993.- 41с./Деп.в ВИНИТИ 15.10.93,2596-В93.

188. Сагалович Ю. Л. Алгебра, коды, диагностика,- М.: Институт проблем передачи информации., 1993.- 196 с.

189. Самофалов К. Г., Луцкий Г. М. Основы теории многоуровневых конвейерных вычислительных систем. М., Радио и связь, 1989,271 с.

190. Самофалов К. Г., Романкевич A.M. и др. Прикладная теория цифровых автоматов.-Киев:Вища шк., 1987.-374с.

191. Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы.-М.:Мир, 1984.-450с.

192. Сибуя М., Ямамото Т. Алгоритмы обработки данных.- М.:Мир, 1986.-218с.

193. Симонс Дж. ЭВМ пятого поколения: компьютеры 90-х годов.-М.:Финансы и статистика, 1985 г.

194. Систолические структуры: Пер.с анг /Под ред. Мура У., Жаккей Э и др.-М.:Радио и связь, 1993.-413с.

195. Сложность вычислений и алгоритмов. / Сб. Пер. Под ред В.А. Козмидиади и др.-М.:Мир, 1974.-389с.

196. Смагин A.A. Архитектура табличного процессора с неравномерными интервалами // Распределенная обработка информации: тез. докл. III регионального семинара 1-9 июля 1989 г.,г. Улан-Удэ.-Новосибирск, 1989.-СЛ9.

197. Специализированные процессоры для высокопроизводительной обработки данных /Бандман О.Л., Миренков H.H., Седухин С.Г. и др.-Новосибирск, 1988.-204с.

198. Суворов Е.В. Применение специализированной сети для сортировки. // Управляющие Системы и Машины.- 1985.- N6.- С.29-36.

199. Супер Эвм. Аппаратная и программная реализация. / Под ред. С. Фернбаха.-М.:Радио и связь, 1991.-320с.

200. Сухарев Ю.А. Средство сортировки универсального характера для мини-ЭВМ // Программирование.- 1989.-N5.- С. 106-111.

201. Тербер К. Дж. Архитектура высокопроизводительных вычислительных систем М., Наука, 1985, с.

202. Толковый словарь по вычислительной технике / Пер с англ.-М.: «Русская редакция», 1995.-496с.

203. Торчигин В.П. Организация вычислительных однородных сред из элементов с регулярной структурой.-М.:-1987.-63 с. (Препринт/ АН СССР .Институт точной механики и вычислительной техники им.С.А.Лебедева ; № 14).

204. Тоффоли Т., Марголус Н. Машины клеточных автоматов. -М.: Мир, 1991.

205. Транспьютеры.Архитектура и прпограммное обеспечение./ Пер. С англ. Под редакцией Харпа Г.-М.: Радио и связь. 1993.-303с.

206. Уваров С.И. Вычисление арифметических выражений на многопроцессорной вычислительной системе с общим потоком команд.- М.,1978,вып.19, С.67-79.

207. Ульман Д. Вычислительные аспекты СБИС. / Пер. С англ. Под ред. П.П. Пархоменко.- М.:Радио и связь, 1990.-480с.

208. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика.- М.:Мир, 1992.

209. Фадеев Д.К., Фадеева В.Н. Вычислительные методы линейной алгебры.- Записки научных семинаров ЛОМИ,т.54.- Л.,1975,С.З-228,

210. Фадеев Д.К., Фадеева В.Н.Параллельные вычисления в линейной алгебре.-Кибернетика, 1977, № 6,С,28-40.

211. Феррари Д. Оценка производительности вычислительных систем /Пер. С англ. М.: Мир, 1981.-576с.

212. Фет Я.И. Массовая обработка информации в специализированных однородных процессорах,- Новосибирск:Наука, 1976.- 200с.

213. Фрумкин М.А. Систолические вычисления.-М.:Наука, 1990.

214. Фу К. Структурные методы в распознавании образов.-М.:Мир, 1977.-319с.

215. Функционально ориентированные процессоры / А.И. Водяхо, В.Б. Смолов, В.У. Полосин, Д.В. Пузанков; Под ред. В.Б. Смолова.- Л.: Машиностроение, 1988.- 224с.

216. Хетагуров Я.А.,Древе Ю.Г. Проектирование информационно-вычислительных комплексов.-М.:Высшая школа, 1987.-279 с.

217. ХокниР., ДжессхоупН. Параллельные ЭВМ. М., Радио и связь, 1986, 389 с.

218. Хорошевский В.Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем.-М.:Радио и связь, 1987.-256с.

219. Хоуп Г Проектирование цифровых вычислительных устройств на интегральных схемах.-М. :Мир, 1984.-400с.

220. Цейтлин Г.Е. Программирование последовательных алгоритмов сортировки: классификация, трансформация, синтез // Программированние.- 1989.- N3.- С.3-24.

221. Цейтлин Г.Е. Классификация и синтез алгоритмов символьной обработки // Вычислительные системы.- 1992.- N146.- С.190-192.

222. Цейтлин Г.Е. .Проектирование алгоритмов параллельной сортировки // . Программирование.- 1989. N6.- С. 4-19.

223. Цейтлин Г.Е. Проектирование последовательных алгоритмов сортировки: классификация, трансформация, синтез // Программирование.- 1989.- N3.- С.3-24.

224. Цейтлин Г.Е. Формальная трансформация структурированных алгоритмов сортировки // Программирование.- 1985.- N2- С.79-81.

225. Цейтман Г.Е.Поиск и сортировка :классификация,трансформация и синтез // Автоматика и телемеханика.-1992.

226. Цыганков В.Д. Нейрокомпьютер и его применение /Под ред Львова В.А.-М.Д993.-115с.

227. Чарная И.С. Некоторые задачи информационного поиска на ассоциативном параллельном процессоре // Программирование, 1977, №7,С.74-78.

228. Чернышов Ю.О. Обобщенная модель решения специальных вычислительных задач. // Труды Международ, науч. техн. конф. «Новые информационные технологии в еауке, образовании и бизнесе,Гурзуф 15-24 мая 1997 г.-С. 145.

229. Чесни М., Ганд Р. ЭВМ Computing Surfase // Транспьютеры: Архитектура и программное обеспечение.-М., 1993.-С.162-167.

230. Чижухин Г. Н., Бикташев Р. А. Мультипроцессорные сосредоточенные вычислительные системы. Учебное пособие. Пенза : РИО ППИ, 1984, 76 с.

231. Чижухин Г.Н. Тензорные методы анализа и синтеза аппаратного и программного обеспечения дискретной техники // Тез. докл. I Междунар. Научн. техн. конф. «Новые информационные технологии и системы» 20-21 дек. 1994 г., г.Пенза.-Пенза, 1994,С.138-139.

232. Шафран A.M., Л.З.Либуркиню. Устройство сортировки данных / А.с. 4803058, МКИ G06F3 / 00.;заяв.16.3.9.;опубл. 30.8.93;Бюл.32.

233. Электроника СБИС .Проектирование микрострукту./ Под ред. Айнспрука Н.-М.:Мир,1989,-253с.

234. Ямагаи Т.Архитектура клеточной лотики//Оптические вычисления.-М.,1993.-С.216-236.

235. Adams S. An implementation of a parallel sorting algorithm using a perfect shuffle network of transputers, Conçurent Computation Group report, Southampton, 1987.

236. Altman chlebus Bogolan S. Sorting roughly sorted sequences in parallel Распределительная сортировка предварительно грубо отсортированных последовательностей.//Inf. Process Left.- 1990.-33, N6.-C.297-300.

237. Arcelli С. Cordelia L., Leviadi S. Parallel thinning of binary images // Elec. Lett., vol. 11, pp. 148-149, 1975.

238. Arviel M., Wilde D.J. Optimal search for a maximum with sequences of simultaneous function evaluations.- Management Sience, May 1966, vol. 12, № 9, p. 722-732.

239. Barratt G. Formal Methods applied to a Floating Point Nybmer System, Techical Monograph PRG-53, Programming Research Group, Oxford, 1987.

240. Batcher K.E. Sorting network their applications/- Spring Joint Computer Conf., 1968, p. 307-313.

241. Boffey T.V. Parallel Algorithms for the Lineur Programming Simplex Method, Working Paper, University of Liverpool, October 1987.

242. Broomhead D.S., et al., A practical comparison of the systolic and wavefront array processing architectures // Proc/ IEEE Int/ Conf/ on Acoustics, Speech and Image Processing, Tampa, March 1985.

243. Buro R. A Parallel Algorithm for General Sparse Systems of Linear Equations, Working Paper, University of Liverpool, September 1987.

244. Clegg D. A Parallel ODE Solver for Transputer Arrays, Liverpool Polytechnic, 1988.

245. Delves L.M. and Brown N.G. Occam Language Extensions: Specification of Preprocessors Facilities, Working Paper, University of Liverpool, 1987.

246. Delves L.M., et al., A study of Numerical Library Facilities for Transputer Arrays, presented at the VAPPIII Conference on Vector and Parralel Processors, Liverpool, August 1987.

247. Downing S. Fast Fourier Transform Algorithms for MIMD Local Memory Architectures, M. Sc. Dissertation, Liverpool, September 1988.

248. Flynn M.F. Some computer organization and their effectiveness // IEEE Trans. Comput C-21, 1972.-pp. 948-960.

249. Fox G.C. and Messina P.C. Advanced Computer Architectures // Sientific American, 257, 45, 1987.

250. Fox G.C. et.al., Solving Problems on Conçurent Processors, Prentice Hall, 1988.

251. Hoare C.A.R. Communicating Sequential Processes, Prentice Hall, 1985.

252. Hoek J. SU(3) Lattice Gauge Theory Simulation on T800 Transputer Arrays, Proc. of International Conf. on the Impact of Digital Microelectronics Microprocessors on Particle Physics, Trieste 1988.

253. Hofstel H. Peter, Martin Alain j., Van de Snepscheut jan L. A Distibuted sortting Распределительная сортировка. // Sci.Comput. programm.-1990, N2-3,- C.l 13-119.

254. Hopfield J.J. and Tank D.W. Biological Cybernetics,52, 141, 1985.

255. Hwang K., yao S.B. Optimal batched searching of tree structured files in multiprocessor Computer systems.-J. ACM, 1977, vol. 24, №3,p. 441-454.

256. Inmos Ltd. The occam 2 Refrence Manual, Prentice Hall, 1988.

257. Justusson В J. Two-dimensional signal processing II, Topics in Applied Physics, Vol. 43; Ed. T.S. Huang, pp. 161-196, Springer-Verlag, 1981.

258. Lin Jen Chun On balancing sortin on a liner array //IEEE Trans. Parallel and Distrib.Syst.-1993.-N 5.-P.566-571.

259. Manuel T. As the world turns parallel, transputer applications explode // Electronics, pp. 110-112.

260. Narendra P.M. A separable median filter for image noise smoothing // IEEE Trans. Pattern Recognition and Machine Intelligence, Vol. PAMI-3, №1, pp. 20-29,1981.

261. Oliver T. Parallel Algorithms for the Eigenvalue Problem, Working Paper, July 1988.

262. Pritchard D.J. et.al., Practical Parallelism using Transputer Arrays, Proc. Of PARLE Conference, (Eindhoven 1987).

263. Roscoe A.W. and Dathi N. The Pursuit of Deadlock Freedom, Techical Monograph PRG-57, Programming Research Group, Oxford, 1986.

264. Roscoe A.W. and Hoare C.A. The Laws of occam Programming, Techical Monograph PRG-53, Programming Research Group, Oxford, 1986.

265. Rosenfeld A. And Kak A.C. Digital Picture Processing // Academic Press, 1976.

266. Stone H.S. Parallel processing with the perfect shuffle.- IEEE Trans/ on Computers, February 1971? Vol. C-20?№ 2, pp. 153-161.

267. Surridge M. A Multy transputer Harness for «Farm» Parallelism using FORTRAN77 Programming Language, Southamption Transputer Support Center Report, 1988.

268. Thompson C.D., Kung H.T. Sorting on a mesh-connector parallel computer.- Commun. Of the ACM, April 1977, vol. 20,№ 4, p. 263-271.

269. Valiant L. Optimally Universal Parallel Computers // Handbook of Theoretical Computer Sience.

270. Welch P. Emulating Digital Logic using Transputer Networks (Very High Parallelism = Simplicity = Performance), Proc. Of PARLE Conference, (Eindhoven 1987), Springer -Verlag Lecture Notes // Computer Sience 258, edited by G. Goos and J. Harmanis.